【ipaper】Visual Odometry 和 Visual SLAM概述:第五部分

【ipaper】 An Overview to Visual Odometry and Visual SLAM: Applications to Mobile Robotics 第五部分

Localization

Stereo Vision Versus Monocular Vision

Stereo Visual Odometry

在双目视觉中，在单个时间步长（single time-step）中通过三角测量重建3D信息，同时观察在空间上被已知基线距离分开的左右图像的特征。在Stereo VO中，通过观察两个连续帧（in both right and left images）中的特征来估计运动。以下步骤概述了使用3D to 2D运动估计的stereo VO的常用过程：

• 1、在时间 I 中，提取并匹配 right frame FR(I) 和 left frame FL(I) ，在3D中通过三角测量重构点（reconstruct points）。
• 2、将这些功能与下一帧 FR（I + 1） 和 FL（I + 1） 中的相应功能相匹配。
• 3、Estimate the transformation 这个转换（transformation）给出了一个相机的图像（左或者右边）所观察到的特征与将该转换应用到了当前帧之后，前一帧重建的3D点之间的最小平方差（SSD）(见公式二)：

公式二

• 4、使用RANSAC优化，仅基于内部点重新计算转换。 （参见“Refining the Transformation Using ICP”部分）
• 5、将获得的变换与先前估计的全局变换连接起来。
• 6、在每一个迭代时间内，重复以上步骤。

Monocular Visual Odometry

对于通过三角测量在3D中重建特征点，需要在连续帧（时间分离帧）中观察它们。在monocular VO中，需要在至少三个不同的帧中观察特征点（观察第一帧中的特征，重新观察并在第二帧中三角形化为三维点，然后计算第三帧中的变换）。monocular VO的一个主要问题是尺度模糊问题。与双目视觉系统不同，双目视觉系统可以得到最开始的两个帧的变换（旋转和平移）而单目视觉中前两个连续帧之间的变换并不能完全得到（比例未知），通常情况下将它设置为一个预定值。因此，重建的3D点以及对应的变换都是相对于前两帧之间的初始预定义比例的。除非有关于3D结构或初始变换的附加信息可用，否则无法获得全局尺度。[89]讲到，可以使用其他的传感器（Imu，车轮编码器，GPS）收集那些所需要的信息。monocular VO和 stereo VO的流程基本相似，但是monocular VO的特征点的三角测量发生在不同的时间（连续帧）

使用3D到2D运动估计的monocular VO的可能的过程在以下步骤中描述：

• 1、在 time step I 中提取第一帧 FI 的特征，并且指定描述符。
• 2、提取下一帧 FI+1 的特征，并且指定描述符。
• 4、匹配两个连续帧之间的特征，使用5点算法（5-point algorithm）[86]估计前两帧之间的变换（使用预定义比例），并使用此变换对相应点进行三角测量（3D点将达到假设的比例）。
• 4、提取 接下来的 FI+2 帧的特征，将它与先前帧中提取的特征进行匹配。
• 5、使用RANSAC优化匹配并估计转换，该转换给出当前帧 FI + 2 中观察到的特征与应用之后从前两帧重建的重新投影3D点之间的最小平方差之和（SSD）（见方程2）。这个过程称为透视N点（PnP）算法[74]。
• 6、使用估计的变换将FI + 1和FI + 2之间的匹配到的特征对三角化为3D点。
• 7、设置 I = I + 1 ，每次迭代从步骤4开始重复。

Visual Odometry Based on Optical Flow Methods

光流计算用作局部图像运动的替代测量(surrogate measurement)。通过分析图像平面中的运动对象的投影时空模式来计算光流，并且其在像素处的值指定该像素在连续图像中移动了多少。
光流测量物体和观察者之间的相对运动[47]，并且可用于估计移动机器人或相机相对于其环境的运动。
光流的计算基于强度一致性（Intensity Coherence assumption）的假设,该假设表明投影在两个连续图像上的点的图像亮度是（最严格的假设）常数或（最弱假设）几乎恒定[7]。这种假设产生了众所周知的光流约束：

光流约束

其中 Vx 和 Vy 是 x 和 y 光流分量。已经提出了许多使用运动约束方程来解决光流问题的算法（参见[115]以获得当前方法的列表）。

计算出每个像素的2D位移 （u，v） 后，可以完全恢复3D摄像机运动。Irani等人.[60]描述了用于纠正相机的6DOF运动参数的等式，其包括三个平移 （Tx，Ty，Tz） 和三个旋转分量 （Ωx，Ωy，Ωz）。他们的方法基于以下方程式：

公式六

其中 fc 是相机的焦距，（x，y） 是3D点 （X，Y，Z） 的图像坐标。

假设深度Z是已知的，则存在六个未知数，并且至少需要三个点来完全约束变换。但是在许多情况下会添加额外的限制，例如在平面上移动，这样会减少 DOF 和所需要的最少点数。

参考文献

[7].Bab-Hadiashar, A., Suter, D.: Robust optic flow computation. Int. J. Comput. Vis. 29(1), 59–77 (1998)

[47].Gibson, J.: The Senses Considered as Perceptual Systems. Houghton Mifflin Co, Boston (1966)

[74].Lepetit, V., Moreno-Noguer, F., Fua, P.: EPNP: an accurate O(n) solution to the PnP problem. Int. J. Comput. Vis. 81(2), 155–166 (2009)

[86].Nister, D.: An efficient solution to the five-point relative pose problem. In: Proceedings of 2003 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, Part II, p. 195

[89].Nützi, G., Weiss, S., Scaramuzza, D., Siegwart, R.: Fusion of IMU and vision for absolute scale estimation in monocular slam. J. Intell. Robot. Syst. 61(1), 287–299 (2011)

[115].Xu, L., Jia, J., Matsushita, Y.: Motion detail preserving optical flow estimation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 34(9), 1744–1757 (2012)

[60]Irani, M., Rousso, B., Peleg, S.: Recovery of ego-motion using region alignment. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 19(3), 268–272 (1997)

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如前面几篇，Localization 已经讲完了，下一篇开始讲 Mapping，敬请期待吧 :D.